熵正则化通过鼓励策略在行动上保持平衡分布，从而防止其过快地变得过于确定性，从而改善强化学习中的探索。在 Proximal Policy Optimization (PPO) 或 Soft Actor-Critic (SAC) 等基于策略的方法中，策略是一个神经网络，输出选择行动的概率。如果没有正则化，策略可能会过早地收敛到一小组高奖励行动，而忽略了潜在的更好替代方案。熵正则化在损失函数中增加了一个项，该项惩罚低熵（即高确定性），有效地促使策略更均匀地探索行动。这使得智能体在训练早期不会陷入次优策略。
例如，考虑一个智能体在一个有两个路径的迷宫中导航的场景：一条已知短路径，奖励较小；一条未探索的长路径，奖励较大。如果没有熵正则化，智能体可能会完全利用短路径。有了熵正则化，即使短路径最初看起来更好，策略也会被激励为两条路径分配非零概率。随着时间的推移，这增加了发现更高奖励路径的机会。实际上，熵项的计算方法是将策略概率乘以其对数概率，然后取负和，并乘以一个系数（例如，PPO 中的 0.01）。这个系数控制着探索（值越高）和利用（值越低）之间的权衡。
从开发者的角度来看，与 epsilon-greedy 或噪声网络等替代方法相比，熵正则化简化了探索管理。熵项会根据策略的不确定性自动调整，而不是手动调整探索时间表。例如，在 SAC 算法中，最大化熵是目标的一部分，这导致在连续动作空间中进行更鲁棒的探索。然而，过度使用熵正则化可能会减慢收敛速度，因为智能体可能会优先选择随机性而不是学习。开发者通常在训练期间调整熵系数——开始时使用较高的值以鼓励探索，然后逐渐降低以改进策略。这种方法平衡了高效学习和全面探索，使其成为复杂环境中的实用工具。